發(fā)簡(jiǎn)信
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TensorFlow+CNN嘗試MNIST數(shù)字識(shí)別
嘗試使用TF+CNN時(shí)間MNIST，而不是《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》中的KNN首先導(dǎo)入該本次實(shí)驗(yàn)要用的包 如何定義一些后面會(huì)用到的變量，意義見注釋 然后讀...
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刷題的記錄~~
題目描述小明很喜歡數(shù)學(xué),有一天他在做數(shù)學(xué)作業(yè)時(shí),要求計(jì)算出9~16的和,他馬上就寫出了正確答案是100。但是他并不滿足于此,他在想究竟有多少種連...
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TensorFlow實(shí)戰(zhàn)-TensorFlow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本章將介紹AlexNet，VGGNet，Google Inception Net，和ResNetAlexNet其主要使用到的新技術(shù)：（1）成功使...
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TensorFlow實(shí)戰(zhàn)-TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在圖像中，我們很難根據(jù)認(rèn)為我理解提取出有效而豐富的特征。在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，我們必須借助SIFT，HoG等算法提取有良好區(qū)分性的特征，再集合SV...
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TensorFlow實(shí)戰(zhàn)-TensorFlow實(shí)現(xiàn)自編碼器及多層感應(yīng)機(jī)
早年學(xué)者發(fā)現(xiàn)幾乎所有的圖片碎片都可以由64種正交的邊組合得到。自編碼（AutoEncoder），顧名思義即可以使用自身的高階特征編碼自己。自編碼...
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推薦系統(tǒng)實(shí)踐-評(píng)分預(yù)測(cè)問題
評(píng)分預(yù)測(cè)問題基本通過離線試驗(yàn)進(jìn)行研究。對(duì)于測(cè)試集中的一對(duì)用戶和物品(u,i)，用戶u對(duì)物品i的真實(shí)評(píng)分是rui，而推薦算法預(yù)測(cè)的用戶對(duì)物品i的評(píng)...
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TensorFlow實(shí)戰(zhàn)-startedTensors，長(zhǎng)量，數(shù)據(jù)在TensorFlow里面的基礎(chǔ)但是就是tensor。長(zhǎng)量的秩就是他的維數(shù)。這是一些tonsors的例子： compu...
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推薦系統(tǒng)實(shí)踐-推薦系統(tǒng)實(shí)例本章將首先介紹推薦系統(tǒng)的外圍框架，然后介紹推薦系統(tǒng)的框架，并對(duì)架構(gòu)中每個(gè)模塊的設(shè)計(jì)進(jìn)行深入討論。外圍架構(gòu) 過濾模塊①用戶已經(jīng)產(chǎn)生過行為物品；②候...
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ELK第三周筆記接上一周~~ 下面是一個(gè)圖表化地理信息的例子： “the time window在右上角”，先選時(shí)間范圍 另外，還有一個(gè)MarkDown編輯器：...